и эволюционного развития. Процедура может циклически повторяться до достижения желаемого результата. Цифровые инструменты Affinnova сегодня широко используются такими всемирно известными брендами, как Procter & Gamble, Nestlé и Unilever.
Но не все категории продуктов в равной мере поддаются осмыслению в рамках онлайновой обратной связи. Нередко для задействования потребителей на действительно качественном уровне приходится перемещаться и в реальный физический мир. Для этого можно использовать, например, «лаборатории погружения», такие как демонстрационная лаборатория американского производителя строительной и горнодобывающей техники Caterpillar, где клиентам предлагается «поиграть» с новыми прототипами и моделями и незамедлительно поделиться своими отзывами с инженерами-конструкторами. В отличие от проверки концептуальных замыслов, когда от пользователей-тестировщиков требуется в явном виде высказать свои нужды и пожелания, методология «лабораторного погружения» позволяет исследователям наблюдать за живой реакцией пользователей, «играющих» в прототипы, делать выводы относительно того, чего именно им не хватает, и на основе этого заключать, что конкретно нужно делать дальше, чтобы довести проектируемый продукт до ума в плане его максимальной полезности для потребителей.
И потребительские продукты, и промышленное оборудование все больше предусматривают подключение к интернету. Мобильные устройства и интернет вещей (физические объекты с идентификаторами и/или интерфейсами) позволяют исследователям собирать колоссальные объемы данных, анализировать их на предмет выявления и прогнозирования нужд потребителей и своевременно откликаться на эти нужды, учитывая их в новых технических решениях.
Такой подход, получивший название «прогнозная аналитика», дает особо мощный эффект в контексте технологичных решений для промышленности. Светотехническое подразделение Philips, занимающееся коммерческой разработкой и установкой систем освещения крупных промышленных и инфраструктурных объектов, служит хорошим примером планомерного использования такого подхода.
Компания (по согласованию с заказчиком) оснащает каждый осветительный прибор сенсорным выключателем и датчиком движения, после чего вся система освещения становится для нее источником обширных данных о времени включения, интенсивности использования и отключения светильников, которые поступают в центральную информационную систему. Глава американского отделения Philips Lighting Боб Эсмейер поясняет:
Со временем мы накопим достаточно данных для разработки полностью автоматизированных систем освещения, которые будут работать сами по себе – определять световой поток с улицы, двигательную активность в помещениях и соответствующим образом регулировать интенсивность освещения[37].
Прогнозная аналитика может оказаться полезной и компаниям,
Booz & Company, op. cit.
